autograd

pytorch 官方文档-神经网络

神经网络的构建使用torch.nn模块.nn依赖于autograd来定义模型.一个nn.Module包含了layers和forward()向前传播方法.构造神经网络importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassNet
Claroja·2019-02-21 15:51

【MXNet】（九）：NDArray实现一个简单的线性回归模型

本文一步一步实现一个简单的线性回归模型来了解一下深度学习是如何工作的，这里只用到NDArray和autograd来实现，并不使用其他任何框架。
heiheiya·2019-01-21 16:04

Pytorch问题：autograd与backward()及相关参数的理解

关于backward标量的问题问题提出在pytorch的官方教程中，有这么一段（我稍微修改了一些）importtorch#x=torch.randn(3,requires_grad=True)x=torch.tensor([-1.0,-0.1,-0.05],requires_grad=True)print(x)y=x*2index=0whiley.data.norm())print(index)#
丝贝视像-高精度计算机视觉·2019-01-09 12:46

PyTorch 1.0 基础教程（3）：神经网络

PyTorch1.0基础教程（3）：神经网络神经网络定义网络损失函数反向更新网络权重参考神经网络神经网络可以使用torch.nn工具包创建.到现在，你已经了解过了autograd，nn依赖于autograd
gukedream·2019-01-08 21:18

PyTorch 1.0 系列学习教程（3）：nn module

nnmoduleNNMODULEPyTorch:nnPyTorch:optimPyTorch:CustomnnModulesPyTorch:ControlFlow+WeightSharing参考NNMODULEPyTorch:nn计算图和autograd
gukedream·2019-01-06 18:29

PyTorch 深度学习:60分钟快速入门（3） ---神经网络

可以使用torch.nn包来构建神经网络.你已知道autograd包,nn包依赖autograd包来定义模型并求导.一个nn.Module包含各个层和一个faward(input)方法,该方法返回output
你说是就是·2018-12-26 16:07

PyTorch 深度学习:60分钟快速入门（2） ----Autograd: 自动求导

PyTorch中所有神经网络的核心是autograd包.我们首先简单介绍一下这个包,然后训练我们的第一个神经网络.autograd包为张量上的所有操作提供了自动求导.它是一个运行时定义的框架,这意味着反向传播是根据你的代码如何运行来定义
你说是就是·2018-12-26 15:32

PyTorch中 tensor.detach() 和 tensor.data 的区别

仍保留，但建议使用.detach(),区别在于.data返回和x的相同数据tensor,但不会加入到x的计算历史里，且requires_grad=False,这样有些时候是不安全的,因为x.data不能被autograd
梦家·2018-12-26 11:52

PyTorch中 tensor.detach() 和 tensor.data 的区别

仍保留，但建议使用.detach(),区别在于.data返回和x的相同数据tensor,但不会加入到x的计算历史里，且requires_grad=False,这样有些时候是不安全的,因为x.data不能被autograd
梦家·2018-12-26 11:52

pytorch ndarray tensor variable list互转

a.numpy()*gpu上的tensor不能直接转为numpy，加b=a.cpu().numpy()variable和numpy之间的互转要经过tensor3.variable->numpya=torch.autograd.Variabel
Mona-abc·2018-12-24 11:02

PyTorch入门例程

#PyTorch:Defineingnewautogradfunctions#-*-coding:utf-8-*-importtorchclassMyReLU(torch.autograd.Function
balabala_201710·2018-12-05 19:56

Pytorch实现 卷积神经网络LeNet

2、Pytorch实现深度学习的算法本质上是通过反向传播求导数，Pytorch的Autograd模块
mubidiy·2018-12-03 20:09

pytorch基础操作学习笔记（autograd，Tensor）

简述简单讲讲关于torch.autograd内容（因为我也有点菜）文章目录简述简单讲讲Tensor介绍Tensor创建Tensor获取Tensor数据规模将tensor转成其他数据类型改变Tensor形状
肥宅_Sean·2018-11-23 23:40

pytorch笔记（一）

1.Variable是神经网络中特有的一个概念，提供了自动求导的功能，在numpy中没有该功能，存在与torch.autograd.Variable().通过data可以取出Variable中的tensor
躺鸡小能手·2018-11-17 20:25

Pytorch 学习系列 汇总

backward()autograd..6.矩阵思维r
Snoopy_Dream·2018-11-15 19:56

PyTorch基础系列（三）——深入理解autograd：Variable属性方法【最新已经和tensor合并为一类】

torch.autograd.backward(variables,grad_variables,retain_variables=False)当前Variable对leafvariable求偏导。
Snoopy_Dream·2018-11-14 18:02

pytorch系列 --4 pytorch 0.4改动后Variable和Tensor合并问题data和.detach

本文主要讲述pytorch0.4更新后相关的代码迁移问题Tensor和Variable合并torch.Tensor和torch.autograd.Variable现在是同一个类。
墨氲·2018-11-07 15:21

PyTorch自定义网络层

PyTorch自定义网络层扩展torch.autograd扩展torch.nn增加一个ModuleFunction与Module异同：这篇博客关于如何通过自定义function和module来扩展torch.nn
calvinpaean·2018-11-07 13:34

pytorch系列 --3 Variable，Tensor 和 Gradient

https://pytorch.org/blog/pytorch-0_4_0-migration-guide/torch.Tensor和torch.autograd.Variable是同一个类，
墨氲·2018-11-06 11:13

Pytorch官方教程学习笔记（6）

文章目录1.PyTorch:Tensors与autograd2.PyTorch:定义新的autograd函数3.PyTorch模块:nn4.PyTorch:流控制+权值共享在本博客中，只摘录了一部分内容
ECODER-MXQ·2018-11-05 21:32

神经网络架构PYTORCH－宏观分析

torch.autograd支持全微分张量运算的基于磁
虚生·2018-10-26 13:00

pytorch实用工具总结(GFLOPs如何计算)

主要包括：模型层数：print_layers_num模型参数总量：print_model_parm_nums模型的计算图：defprint_autograd_graph():或者参见tensorboad
junmuzi·2018-10-17 14:18

PyTorch学习笔记(12)——PyTorch中的Autograd机制介绍

在《PyTorch学习笔记(11)——论nn.Conv2d中的反向传播实现过程》[1]中，谈到了Autograd在nn.Conv2d的权值更新中起到的用处。
sooner高·2018-10-13 09:00

PyTorch学习笔记(11)——论nn.Conv2d中的反向传播实现过程

在如PyTorch、Tensorflow等深度学习框架中，都广泛的使用了自动微分（Autograd）的机制，主要也就是从哈佛的智能概率系统组（HarvardInt
sooner高·2018-10-12 12:57

pytorch学习入门 （二） Variable（变量）

Variable（变量）autograd.Variable是包的核心类.它包装了张量,并且支持几乎所有的操作.一旦你完成了你的计算,你就可以调用.backward()方法,然后所有的梯度计算会自动进行.
高科·2018-09-29 11:26

Neural Networks

现在你已经对autogard有了初步的了解，nn基于autograd来定义模型并进行微分。一个nn.Module包含层，和一个forward(input)方法并返回output。
pengcw·2018-09-12 16:00

Autograd: 自动求导

Pytorch中神经网络包中最核心的是autograd包，我们先来简单地学习它，然后训练我们第一个神经网络。
pengcw·2018-09-11 21:00

Autograd

AutogradAutogradisnowacoretorchpackageforautomaticdifferentiation.Itusesatapebasedsystemforautomaticdifferentiation.Intheforwardphase,theautogradtapewillrememberalltheoperationsitexecuted,andintheback
croleone·2018-08-27 17:02

pytorch学习笔记（二）

pytorch学习笔记（二）1.前言在之前我们已经粗略看了看autograd函数，现在我们要用到的torch.nn是基于autograd来定义和区分各种模型。
小小yoghurt·2018-08-13 15:37

Pytorch： 自定义网络层

Pytorch：自定义网络层Pytorch：自定义网络层自定义Autograd函数高阶导数自定义ModuleFunction与Module的异同References自定义Autograd函数对于浅层的网络
xholes·2018-08-11 18:19

Pytorch学习笔记（三）Pytorch的常用操作记录

featuremap)、权重(weight)、偏置(bias)weightandbiasfeaturemap计算模型参数数量自定义Operation(Function)示例1：利用`classtorch.autograd.Function
csdnromme·2018-08-04 14:03

线性回归的从0开始实现

利用mxnet的autograd和ndarry来实现线性回归的训练所需要导入的包和模块：importrandomfromIPython.displayimportset_matplotlib_formatsfrommatplotlibimportpyplotaspltfrommxnetimportautograd
LSC_333·2018-07-25 23:24

pytorch实战 ----线性回归

torch.autograd是为了转换数据类型的，因为pytorch只能处理variable类型的数据，所以就算自己的数据也要转化为variable类型的。
l_zqxs_·2018-07-25 16:58

Pytorch入门初体验(三)

torch.nn依赖于torch.autograd去定义模型并且对它微分。nn.Module包含神经网络的层，并且用forward(input)的方法返回output。
爱上北方的冷冬·2018-07-10 11:36

PyTorch学习笔记(1)——requires_grad和autograd.no_grad

前言鉴于caffe2和pytorch要合并的消息，再加之pytorch实现模型的开发效率优势，虽然PyTorch1.0Stable版本预计还有一段时间才能面试，不过现在可以基于PyTorch0.4.0版本进行学习。本系列主要记载一些常见的PyTorch问题和功能，并不是对PyTorch教程的全篇实现，有需要的朋友可以自行学习PyTorch官方文档①requires_gradTensor变量的req
sooner高·2018-06-28 12:16

MXNet-获取中间层输出及相应的梯度

最近为了得到CNN中每一层激活值对应的梯度（自动计算的梯度只有每一层对应的权值和偏置，MX又没有pytorch那样的backward_hook那样的神器），考虑用autograd.中的一些函数来实现.autograd.attach_grad
CodePlayHu·2018-06-12 17:10

torch学习

#tensortonumpya=torch.ones([5,3],dtype=torch.float)b=a.numpy()#numpytotensora=torch.from_numpy(a)梯度(autograd
NoTFlow·2018-06-04 14:16

[ Pytorch ] —— 代码使用经验总结

——教程网站合集——丨官方文档丨官方教程丨中文教程：丨网站01丨网站02丨书籍资料：丨深度学习框架PyTorch：入门与实践丨知乎经验——————————目录一、基础知识理解汇总一、自动求导机制(Autograd
小恶魔oo·2018-05-23 10:09

pytorch基本操作

details/79380000pytorch反向求导更新网络参数：https://blog.csdn.net/tsq292978891/article/details/79333707定义torch.autograd.Function
jk英菲尼迪·2018-05-11 20:16

pytroch学习-神经网络

用torch.nn包构建神经网络之前已经了解到了autograd，nn依赖于autograd来定义模型并进行求微分操作。
ANNending·2018-04-30 09:49

深度学习框架MXNet(2)--autograd

这一节,我们将介绍MXNet框架中的自动求导模块autograd。
遇见离殇·2018-04-23 09:51

Pytorch Autograd

Pytorch学习入门（二）—Autogradpytorch能自动反向传播。前向传播时，能够自动记录每个操作的拓扑顺序，反向传播时则可以自动反向传播。VariableVariable是一个类，对是对tensor的一个wrapper。有三个属性.data,.grad和.creator。(注意:新版的.creator已经改成.grad_fn了，这里不再说明。)如果是第一个运算节点，显然.creator
Florence_Janie·2018-04-13 20:40

深度学习【27】pytorch Variable变量方法的使用

将一个numpy的张量转成Variable：Vtensor=torch.autograd.Variable(torch.LongTensor(np.int64(np.asarray(nptensor))
DCD_Lin·2018-03-31 16:51

深度学习(七十三)pytorch学习笔记

一、变量、求导torch.autograd模块默认的variable定义的时候，requires_grad是false，变量
hjimce·2018-03-25 14:53

PyTorch官方中文文档：扩展PyTorch

扩展PyTorch本篇文章中包含如何扩展torch.nn,torch.autograd和使用我们的C库编写自定义的C扩展。
aibbtcom·2018-03-10 16:13

PyTorch官方中文文档：torch.autograd

Automaticdifferentiationpackage-torch.autogradtorch.autograd提供了类和函数用来对任意标量函数进行求导。
aibbtcom·2018-03-10 16:49

莫凡Python学习笔记——PyTorch动态神经网络（二）

autograd实现了反向传播的功能，但是直接用来深度学习的代码在很多情况下还是稍显复杂。torch.nn是专门为神经网络设计的模块化接口，nn构建于autograd之上，可以用
子藤杜·2018-03-06 21:26

pytorch 网络结构可视化

condainstallpython-graphvizsudoapt-getinstallgraphvizpipinstallgit+https://github.com/szagoruyko/pytorchvizimporttorchfromtorch.autograd
yanshuai_tek·2018-02-05 18:47

记PyTorch踩过的坑～(更新中)

像认真记录生活一样记录Bug.未经允许，不得转载，谢谢~~1.从autograd.Variable中取TensorBUG:RuntimeError:copyfromVariabletotorch.FloatTensorisn'timplemented
与阳光共进早餐·2018-01-18 17:38

torch.autograd.backward中的参数问题

torch.autograd.backward(variables,grad_variables=None,retain_graph=None,create_graph=False)给定图的叶子节点variables
coordinate_blog·2017-12-30 19:30
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